밥알

영상을 따라 요리하려고 하면 시작되는 불편

맛있어 보이는 요리 영상을 저장해도, 실제로 만들려면 다시 영상을 찾고 재료와 양을 확인해야 합니다. 빠르게 지나가는 장면을 멈추고 되돌려 보며 순서를 따라가는 일도 반복됩니다.

밥알은 영상을 더 많이 보여 주는 서비스가 아니라, 발견한 영상을 바로 따라 할 수 있는 레시피로 바꾸기 위해 시작했습니다.

공유 한 번이 입력이 되게 만들기

사용자는 YouTube·YouTube Shorts·Instagram Reels·TikTok 같은 영상에서 링크를 공유하거나 붙여넣는 것만으로 시작합니다. Gemini Flash가 영상의 음성과 화면 정보를 읽고, 밥알은 이를 재료·계량·조리 순서·팁의 구조로 정리합니다.

레시피를 저장하는 데서 끝나지 않도록, 여러 레시피의 재료를 장보기 목록으로 모으고 각 레시피 안에서 재료 대체·분량 조절·조리 팁을 묻는 AI 대화도 이어지게 했습니다. 사용자가 필요한 것은 저장 기록보다 “이제 이걸 만들 수 있다”는 상태라고 생각했습니다.

기능이 작동하는 것과 서비스가 계속되는 것은 다르다

영상 분석은 요청 한 건마다 모델 비용이 발생하는 기능입니다. 분석 결과의 품질뿐 아니라 영상 길이에 따른 원가, 사용 빈도, 광고 수익, 사용자 경험까지 함께 계산해 봤고, 당시에는 사용자를 빠르게 늘리기보다 이 구조가 지속 가능한지 먼저 검증하는 쪽을 택했습니다.

관련 기록 · AI 기능이 잘 작동해도, 서비스가 계속될 수 있는지는 다른 문제였다